乳腺癌女性监督下运动

乳腺癌幸存者常有身体、生理及心理后遗症,影响生活质量;辅助治疗时因疲劳、疼痛、时间不足和动机低而少达身体活动建议。该单臂试点研究分析近期乳腺癌术后辅助治疗女性的心理动机、生活质量、幸福感、体能、身体成分和锻炼频率变化

University of ExtremaduraUniversity of Extremadura
clinicaltrials
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表格回归Breast CancerBreast Neoplasms
Supervised Exercise in Women With Breast Cancer

基本信息

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创建/更新时间
2026-11-03

资源简介

乳腺癌女性监督下运动

乳腺癌幸存者常有身体、生理及心理后遗症,影响生活质量;辅助治疗时因疲劳、疼痛、时间不足和动机低而少达身体活动建议。该单臂试点研究分析近期乳腺癌术后辅助治疗女性的心理动机、生活质量、幸福感、体能、身体成分和锻炼频率变化。14周干预含每周两次监督下1小时训练加1小时独立活动,涉及关节活动、柔韧、有氧、力量、放松,支持自主、胜任、关联;前后用问卷及身体测试评估(来源 clinicaltrials.gov)。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):疾病:乳腺癌、乳腺肿瘤。乳腺癌幸存者常出现影响生活质量的慢性躯体、生理和心理后遗症,且由于疲劳、疼痛、缺乏时间和动力不足,很少有人能在辅助治疗期间达到身体活动推荐量。既往关于该人群运动与动机的研究大多基于计划行为理论或社会认知理论,较少有研究以自我决定理论(Self-Determination Theory, SDT)为基础。根据 SDT,身体活动动机取决于三种基本心理需要(自主性、胜任感和关联感)的满足,而这种满足与更具自我决定性的动机、更高的依从性和心理幸福感相关。这项单臂试点干预研究分析了近期接受乳腺癌手术并正在接受辅助治疗的女性在心理与动机变量(运动行为调节、基本心理需要、自尊)以及生活质量、幸福感、身体能力、身体成分和体育锻炼频率方面的变化。该14周方案包括每周两次有监督的1小时课程,外加1小时的独立身体活动,内容涉及关节活动度、柔韧性、有氧运动、力量、放松技巧以及呼吸/姿势教育,同时支持自主性(运动选择)、胜任感(对每项活动目的/益处的指导)和关联感(团体步行和 WhatsApp 支持小组)。采用经过验证的问卷以及身体/人体测量测试,在干预前后进行了评估。

【主题与分类】

主题标签:Breast Cancer、Breast Neoplasms。本站分类:肿瘤/乳腺癌。

【获取与许可】

源站页面:https://clinicaltrials.gov/study/NCT07843121

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数据说明

疾病:乳腺癌、乳腺肿瘤。乳腺癌幸存者常出现影响生活质量的慢性躯体、生理和心理后遗症,且由于疲劳、疼痛、缺乏时间和动力不足,很少有人能在辅助治疗期间达到身体活动推荐量。既往关于该人群运动与动机的研究大多基于计划行为理论或社会认知理论,较少有研究以自我决定理论(Self-Determination Theory, SDT)为基础。根据 SDT,身体活动动机取决于三种基本心理需要(自主性、胜任感和关联感)的满足,而这种满足与更具自我决定性的动机、更高的依从性和心理幸福感相关。这项单臂试点干预研究分析了近期接受乳腺癌手术并正在接受辅助治疗的女性在心理与动机变量(运动行为调节、基本心理需要、自尊)以及生活质量、幸福感、身体能力、身体成分和体育锻炼频率方面的变化。该14周方案包括每周两次有监督的1小时课程,外加1小时的独立身体活动,内容涉及关节活动度、柔韧性、有氧运动、力量、放松技巧以及呼吸/姿势教育,同时支持自主性(运动选择)、胜任感(对每项活动目的/益处的指导)和关联感(团体步行和 WhatsApp 支持小组)。采用经过验证的问卷以及身体/人体测量测试,在干预前后进行了评估。

数据加载示例(图像类)

from PIL import Image
import glob, os

files = (glob.glob(os.path.join(path, "**", "*.png"), recursive=True)
       + glob.glob(os.path.join(path, "**", "*.jpg"), recursive=True)
       + glob.glob(os.path.join(path, "**", "*.tif"), recursive=True))
print("图像文件数:", len(files))
img = Image.open(files[0]); print("尺寸/模式:", img.size, img.mode)

# torchvision Dataset 方式:
# from torchvision import datasets
# ds = datasets.ImageFolder(path)  # 要求 子目录=类别

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